В Python для обработки геномных данных часто используют библиотеки `Biopython`, `pandas` и `numpy`. Основные задачи включают: - **Чтение/запись** форматов (FASTA, FASTQ, SAM/BAM) - **Анализ последовательностей** (поиск мотивов, выравнивание) - **Статистическая обработка** (качество чтений, SNP-анализ) Пример с `Biopython`: ``` from Bio import SeqIO # Чтение FASTA for record in SeqIO.parse("genome.fasta", "fasta"): print(f"ID: {record.id}, Length: {len(record.seq)}") ``` Для больших данных используют оптимизированные инструменты (`pysam` для BAM, `Dask` для распределенной обработки). Ключевые нюансы: - Учет биологической специфики (например, ориентация цепей ДНК) - Оптимизация памяти (геномы могут занимать гигабайты) - Валидация данных (проверка качества чтений) Проекты часто включают пайплайны с `Snakemake` или `Nextflow` для воспроизводимости.